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你是不是很威

04 2020 档案

9.主成分分析
摘要：一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 2、PCA 二、并用自己的话阐述出两者的主要区别 答： 1 特征选择：就是从原本的数据中，单纯地从提取到的所有特征中选择部分 特征作为训练集特征，本身的值没有任何改变，只是选取一部分特征进性训练， 而没有选择的那部分就被抛弃掉。 PCA：本质就是将数 阅读全文
posted @ 2020-04-27 17:22 INacl 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
8.特征选择
摘要：用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图 答： #删除低方差特征0-9from sklearn.feature_selection impor 阅读全文
posted @ 2020-04-27 09:44 INacl 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
7.逻辑回归实践
摘要：1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 答：1.逻辑回归有两种方法防止过拟合，一种是通过减少数量特征，也就是变量。第二种 就是通过正则化了，一般都是通过正则化，因为正则化不需减少数量特征，只需要通过减 阅读全文
posted @ 2020-04-26 17:55 INacl 阅读(149) 评论(0) 推荐(0)
6.逻辑回归
摘要：1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 2.自述一下什么是过拟合和欠拟合？ 3.思考一下逻辑回归的应用场景有哪些？ 答： 1.逻辑回归虽然是有“回归”二字，但他并不是回归算法，而是属于分类算法。两者需要的变量是不一样的， 逻辑回归是以离散型数据为因变量，它将数据拟合到一 阅读全文
posted @ 2020-04-24 12:51 INacl 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)
第五次作业
摘要：1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 答：本节主要是进性回归算法的讲解，对于回归算法，是适用于连续性变量的机器算法，向房价预测， 银行贷款的额度预测，它与分类算法不同，分类算法适用于离散型变量的机器算法。如下图 线性回归算法的特点： 1.建模速度快，不需要很复 阅读全文
posted @ 2020-04-22 11:49 INacl 阅读(146) 评论(0) 推荐(0)
第四次作业
摘要：1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维 观察压缩图片的文件大小，占内存大小 import matplo 阅读全文
posted @ 2020-04-19 21:08 INacl 阅读(195) 评论(0) 推荐(0)
机器学习第三次作业
摘要：1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5 阅读全文
posted @ 2020-04-14 19:58 INacl 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
机器学习第二次作业
摘要：1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。 阅读全文
posted @ 2020-04-13 09:46 INacl 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 第一次作业
摘要：1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况。暂不具备开发条件的请说明原因及打算。 2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。 答： 1.本机使用的是3.7版本安装的包如下 2.学习笔记 3.机器学习就 阅读全文
posted @ 2020-04-01 16:09 INacl 阅读(139) 评论(0) 推荐(0)